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Este tema está dedicado al análisis de la base de datos PISA usando el programa estadístico R

  • 19/02/2016

    Cada tres años, desde el año 2000, la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico) realiza una serie de exámenes a nivel nacional en una serie de países a alumnos de 15 años para evaluar el grado de conocimientos en tres grupos principales de materias: ciencias, comprensión lectora y matemáticas. Se trata del programa PISA, cuya última edición se realizó en el año 2015.

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  • 28/02/2016

    En el anterior artículo de esta serie vimos una introducción al análisis de datos PISA, con unos ejemplos de funciones en código R para realizar muestreos, y hablamos de los pesos muestrales, que ponderan a cada uno de los alumnos de manera que represente a un conjunto de individuos con las mismas características en lugar de a un solo alumno (no olvidemos que PISA pretende evaluar el efecto de las políticas educativas sobre el conjunto de la población del país, no sobre alumnos individuales). En el presente artículo, veremos cómo utilizar estos pesos a la hora de obtener estadísticos a partir de las muestras y veremos también como calcular los errores típicos de estos estadísticos utilizando pesos replicados.

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  • 12/03/2016

    En el anterior artículo de esta serie vimos cómo realizar el cálculo de errores estándar con pesos replicados en la base de datos PISA, en este artículo haremos un pequeño resumen de uno de los puntos más polémicos de estos estudios, el complejo sistema de puntuaciones implementado.

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  • 21/10/2016

    La base de datos del programa PISA contiene, además de las calificaciones de los alumnos, una gran cantidad de datos demográficos, socioeconómicos y culturales sobre ellos, recogidos mediante una serie de cuestionarios y que permiten poner en contexto los resultados académicos y realizar estudios con gran número de variables. La mayoría de estos datos son categóricos, lo que hace que el análisis de correspondencias sea una herramienta especialmente apropiada para trabajar con ellos. En este artículo mostraré como realizar de forma sencilla dicho análisis utilizando el paquete ca del programa R.

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